原理
伪彩色图像处理是一种多源信息融合的可视化方法。
处理对象:伪彩色图像处理的对象是多波段遥感图像,例如近红外带、红外带和可见光图像等。
原理:选择不同波段的原始图像作为新的三原色通道(如近红外为红色通道),按RGB模式合成伪彩色图像。
目的:利用不同波段信息融合,实现多源数据的可视化表达。
特点:合成后的颜色不代表真实颜色,但能突出目标特征和反映多波段信息。
处理步骤
步骤:1预处理每个波段图像,如增强、匹配;2选择代表三原色的波段图像;3按照RGB模式合成。
效果:利用颜色区分目标,如植被呈绿、水体呈蓝、建筑边缘明显等,有助目标检测分类。
应用:比如地物识别、灾害监测、城市计划、农业监测等领域中多源数据融合。
优点:实现多源信息的可视表达,便于观察分析;易于人眼识别目标。
限制:颜色不是真实颜色,仅代表多源信息融合后的可视表达效果。
总之,伪彩色图像处理是一种多波段图像融合的方法,通过合成新的假色来实现多源信息的直观表达,有利于目标检测和识别。
python实现下图
结果图显示了采用灰度分层方法对左边灰度图进行伪彩色处理的结果。实验中将灰度范围[0,255]分成8等份，分别赋以黑、品红、蓝、青、绿、黄、红、白这8种颜色
python代码
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as pltcolors = [[0, 0, 0],[255, 0, 255],[0, 0, 255],[0, 255, 255],[0, 255, 0],[255, 255, 0],[255, 0, 0],[255, 255, 255]]
img = cv2.imread('D://Fig0620.tif', 0)R = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8)
G = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8)
B = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8)for i in range(len(colors)):R[img//32==i], G[img//32==i], B[img//32==i] = colors[i]img1 = cv2.merge([R, G, B])plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.title('gray')plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(img1)
plt.axis('off')
plt.title('pseudo_color')plt.show()结果展示
总结
伪彩色处理(pseudocoloring)是指根据一定准则给灰度值赋予彩色值的处理。宏观来说就是将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布的图像。由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰度的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色表示，就可以提高对图像细节的辨别力。因此，伪彩色处理的主要目的是提高人眼对图像的细节分辨能力，以达到图像增强的目的。伪彩色处理的基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。对黑白图像中不同的灰度级赋予不同的彩色。给定不同的映射函数就能将灰度图像转化为不同的伪彩色图像。需要注意的是，伪彩色虽然能将黑白灰度转化为彩色，但这种彩色并不是真正表现图像的原始颜色，而仅仅是种便于识别的伪彩色。在实际应用中，通常是为了提高图像分辨率而进行伪彩色处理，所以应采用分辨效果最好的映射函数。
